人脸识别总感觉特别高深，但是因为Python中已经有很多前辈写好了一些库，可以直接调用，大大降低了人脸识别的难度。...之前在网上看到陈晓眼里只有陈妍希的照片，特别喜欢，想自己用python中的dlib人脸识别库实现这个功能。 所以到网上找了下资料，成功用python实现了这个功能，现在把实现方法分享给大家。...一、我的眼里只有你效果图 可以把图片放大，看下效果。 1 亲爱的热爱的—佟年眼里的韩商言 ? 2 余生请多指教—顾魏眼里的林之校 ? 二、安装并导入库 首先，要在电脑中安装相关的库。...根据点的位置和计算好的眼球大小，把一个人的照片填充到另一个人的眼睛中去，营造我的眼里只有你的效果。...os.chdir(r"F:\微信公众号\Python\33.我的眼里只有你\眼里都是你") bg = '肖战.jpg' #背景图片 img =
很多朋友反映，在学习Power Pivot的DAX过程中，越是不断接触各类函数、计算方式、模型设计以及案例，就感觉越是“懵”，为什么？...对于这个问题，我也一直在思考，回想起我在开始接触DAX的过程，逐渐感觉到，这可能跟很多朋友在学习的过程中，没有紧紧围绕DAX的核心思想进行理解的结果！ 那么，DAX最核心的思想是什么？...实际上，我的理解只有4个字：筛选、计算！说成完整的一句话，就是：筛选出所需的数据，然后进行计算！ 所有的模型设计、函数应用，都应紧紧围绕“筛选，计算”4个字展开！...换句话说，我们学习DAX的模型、函数或案例，应该思考的是，这个模型设计对数据筛选有什么帮助？度量计算所用到的数据是模型表和关系自动筛选的？...现在，先通过超级表数据的筛选/切片视频，让大家对数据筛选及数据集有个相对直观的初步印象，建议大家多加体会，为后面深入学习DAX做好铺垫！
这份指数表中显示，美国AI发展潜力为33分，中国AI发展潜力仅17分，几乎是美国的一半。 Ding为何会做出这样的判断？...还有一个古老的数据：在2015年，中国只有全球4%的半导体生产份额，当时美国占据50%的市场份额。 在中国，制造商显然更喜欢研究第二类芯片。...此外，中国在国内实施了数据保护政策，Google和Facebook无法在国内获取数据，取而代之的是本土的社交软件微信和微博。 研发实力 研发水平是人工智能发展的关键因素。...美国的AI生态系统提供了更具竞争力的AI创业公司，从2012年到2017年，在79起AI巨头收购创业公司事件中，66%属于公司被美国公司收购，只有3家公司被中国公司（全是百度）收购的。...报告认为，中国AI潜力指数为17，美国AI潜力指数为33，中国的AI潜力为美国的一半。
Tip: 关于编译、链接和装载，这里想推荐一本书《程序员的自我修养》。不得不说，这个名字起得非常不好，很有哗众取宠的味道，但是书的内容是不错的，值得一看。...没有 C 就没有 UNIX 的成功，没有 UNIX 的成功也就没有 C 的今天。诞生于上个世纪 70 年代的 UNIX 不得不说是一项了不起的创造。...不要被「论文」二字所吓到，实际上，这篇文章写得非常通俗易懂，由 UNIX 的作者们向你娓娓道来 UNIX 的核心设计理念。...实际上，我们可以说它是真正的「可执行」程序（区别于后文的脚本），或者说「原生」程序。 因为它里面包含了可以直接用于 CPU 执行的机器代码，它的执行无需借助外部。...长一点的 movabs 是 10 个字节，而短一点的 syscall 只有 2 个字节。
旺盛的需求除了推动英伟达的股价，使其改变生产计划之外，也让人们不得不去寻求其他替代方式。好消息是，图形芯片市场上并不只有 N 卡一家。...我们知道，硬件层的算力并不一定是 AMD 长期以来在机器学习上落后的原因 —— 主要差距在于缺乏相关模型的软件支持和优化。...机器学习编译等新兴技术现在有助于降低跨后端的，更通用软件支持的总体成本。 研究人员深入讨论了 AMD GPU 体系与目前流行的英伟达 GPU 上高性能 CUDA 解决方案相比的表现如何。...MLC-LLM 建立在 Apache TVM Unity 之上，后者是一个机器学习编译软件栈，提供了基于 Python 的高效开发和通用部署。...机器学习系统工程是一个持续的问题，在持续创新方面，英伟达仍然处于领先地位，作者预计随着新硬件（如 H100）以及更重要的软件演变，整个领域将发生变化。
问题描述 由于我是一个 IDEA 偏执狂（即任何能在 IDEA 开发的功能绝不使用另外一个编辑器），所以本来适合在 VSC 上面开发的 nodejs，我也通过下载 node 的插件使用了 IDEA 开发...但是现在遇到一个问题，就是 IDEA 忽然无法识别我引入的包了，之前和 core 库还有其他的都可以，最近由于业务需求，我多加了一个ejs的包就不行了。...，也就是没有识别出来。...解决方案 打开设置，然后打开如图所示的位置： ? 点击右边的 download 之后选择你需要的包，然后安装即可。 ? 安装速度很快，完了之后点击确定即可。...现在再次回到项目中输入关键字即可发现已经有提示了。 ?
该俱乐部骄傲地宣称，此AI能自动追踪足球在球场上的踪迹，让因疫情无法亲临现场的球迷，稳坐家中也不错过任何一个精彩瞬间。 ? 但就在最近一场比赛上，这位AI摄像师遇见了它的一生之敌—— 一位光头边裁。...球员将球掷回场内，双方正在激烈地争抢……哦不，光头边裁再次入镜……嗯，我们看不到场上的那颗足球经历了什么，只能从边裁帅气的挥旗中推断一二。 ? 人工校正也不能阻止这只AI对光头的执着…… ?...于是，在家里观看这场比赛的球迷，90分钟的大部分时间里其实一直在围观边裁的光头，甚至连球是怎么进的都没看着…… 看来是时候要求边裁必须要戴帽子或假发了。 有球迷在看完这场比赛后，如是说道。...在hacker news和reddit等技术社区中，网友们也对这场“精彩”的比赛直播展开了热烈的讨论。...有网友表示，根据Ta的经验，光头、足够亮的白鞋、灯光、比赛场地旁训练场上的球、球员用来热身的球，都是训练AI时需要考虑的干扰因素。 ?
最近去瑞士启动了一个新的项目，那么早上做项目，晚上总结留下了一张张思维导图来记录当时的感受， 手稿如下，字写得不好请见谅：） ?...所以客户的一些反馈，客户如何真正使用软件，以及客户心情他们是都知道的。他们是软件使用的老师傅。...如果产品经理说说有的需求都重要，请给他100块钱，然后说：“假设你只有100块钱来买软件功能，请将这100块钱分配到不同的需求上，钱越多表示越重要。”这之后你自然能知道需求的价值和粗略的优先级。...，相应的时间节点做资源安排等 后面找时间写后面几篇： --全新的软件项目，好的开始决定了成功一半！...（架构设计） --全新的软件项目，好的开始决定了成功一半！（团队） 最后给大家show一下我在瑞士买的本子，我喜欢用思维导图捕捉思想，在瑞士偶遇了这个本子，大小纸张都很合适：） ?
这个包据说是开源的OCR中非常好用的一个，在图像识别的领域里，tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖的三个引擎之一。...在1995年到2006年期间，它几乎没有什么改动，但是它可能仍然是现在最准确的开源OCR引擎之一。它会读取二进制的灰度或者彩色的图像，并输出文字。...一个内建的tiff阅读器让它可以读取未压缩的TIFF图像，但是如果要读取压缩过的TIFF图像，它还需要一个附加的libtiff库。...１、这里用的是autorun.sh进行的生成，需要执行aclocal命令，没有安装这个命令会报错。...测试 tesseract b.png res 程序会生成res.txt 文件显示识别到的内容。 结果 测试了好多组数据，无论是规范的文字还是不规范的验证码，识别的效果都很不理想。。。
首图不带广告.png 辅助工具：迅捷OCR文字识别软件 第一步：打开我们的OCR文字识别软件工具，在该工具的页面中我们可以看到有许多功能可以供我们选择，那么大家大多数都是使用哪种功能呢？...1.png 第二步：今天我们可以选择“图片局部识别”功能，图片局部识别的功能也是将图片内容转换成文字功能，可我们的图片局部识别是更加精准一些。...2.png 第三步：在图片局部识别功能中，我们需要先进行添加图片的操作，这样就可以很顺利的进行接下来的操作啦！...3.png 第四步：图片文件添加完成后，接着就可以进行对我们需要识别的图片进行选区了。选好区后，我们的OCR文字识别软件就会自动进行识别了。...4.png 第五步：选好区后，识别内容显示在整个页面的右侧。然后我们可以对输出目录进行修改，选择一个我们易于找到的地方。
[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解 [当人工智能遇上安全] 5.基于机器学习算法的主机恶意代码识别研究 [当人工智能遇上安全] 6.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD...[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 作者的github资源： https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper...APT组织的攻击技战术数据，开展威胁情报实体识别实验。...当我们拥有更准确的标注，将有利于所有的实体识别研究。 四.数据集划分 在进行实体识别标注之前，我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。...六.基于BiLSTM-CRF的实体识别 人生路是一个个十字路口，一次次博弈，一次次纠结和得失组成。
一.ATT&CK数据采集 了解威胁情报的同学，应该都熟悉Mitre的ATT&CK网站，本文将采集该网站APT组织的攻击技战术数据，开展威胁情报实体识别实验。...[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 常见的数据标注工具： 图像标注：labelme，LabelImg，Labelbox，RectLabel，CVAT...二.数据预处理 假设存在已经采集和标注好的中文数据集，通常采用按字（Char）分隔，如下图所示，古籍为数据集，当然中文威胁情报也类似。 数据集划分为训练集和测试集。...三.基于BiLSTM-CRF的实体识别 1.安装keras-contrib CRF模型作者安装的是 keras-contrib。...一.ATT&CK数据采集 二.数据预处理 三.基于BiLSTM-CRF的实体识别 1.安装keras-contrib 2.安装Keras 3.中文实体识别 四.基于BiGRU-CRF的实体识别 五.总结
图片简介在Python编程中，变量和关键字是非常重要的概念。它们是构建和控制程序的基本要素。本文将深入介绍Python中的变量和关键字，包括它们的定义、使用方法以及一些常见注意事项。...；关键字用于业务逻辑的处理。...强关键字与弱关键字强关键字：部分关键字我们将其作为变量名来使用的话，会直接报错，这样的关键字称为强关键字弱关键字：部分关键字我们作为变量名使用时，并不会报错，但会失去关键字原有的功能，这类关键字我们可以称之为...弱关键字，一般为python中的内置函数。...对于初学者来说，熟悉变量和关键字的用法是成为Python程序员的重要一步。
在我的职业生涯中，我有幸观察和参与了各种类型的软件开发项目。无论是在小型初创公司还是在大型企业中，我发现很多问题和挑战都是相似的。...今天，我想和大家分享一些我在软件开发过程中遇到的最常见的灾难性因素，以及如何尽可能地避免它们。 1. 不清晰或经常改变的需求 没有明确的需求或不断变化的需求可能是软件开发项目失败的最大因素之一。...不断变化的需求也可能导致开发进度被推迟，增加成本并导致质量问题。 解决办法：确保在项目开始之前对需求有充分的了解和一致的理解。引入敏捷开发方法，可以更好地处理需求变更的问题。 2....引入有效的沟通工具和会议，确保所有人都明白项目的目标和当前的任务。 3. 技术债务 忽视代码质量，过度复杂的设计，或者只是快速完成任务而没有考虑到未来的可维护性，都可能导致技术债务的积累。...总结，这些都是软件开发过程中的常见灾难性因素，但这并不意味着我们不能通过有效的策略来应对和避免它们。希望这篇文章能帮助你在未来的软件开发项目中避免这些问题，成功地推进你的项目。
PC互联网时代，中国有哪些软件是完全原创而不是Copy2 China的？我第一个想到的是搜狗输入法。...而搜狗输入法之所以以一个工具产品的身份取得了今天的成就，最重要的还是搜狗输入法很好地诠释了『软件即服务』的理念。...传统PC时代，大多数软件只是工具，商业模式是授权模式，即售卖License，例如Office套件，这些软件工具卖出去之后，开发者与用户之间就没有紧密的联系了，顶多有售后服务这样的弱联系。...“软件即服务”的典型创新：灵犀 搜狗输入法在满足高效率中文输入之后，不断给用户提供更多的服务，例如UGC皮肤、文字表情、花漾字体这些服务。...当然，回到开篇，搜狗不论如何创新，都不会脱离『软件即服务』这五字诀，因为对以产品创新著称的搜狗来说，打造爆点产品不会是挑战，真正的挑战的是利用其其云端智慧，将软件从工具维度升维到服务维度，帮助用户降低选择成本
效果 最后总的效果还是不错的，从测试集上面看，单个字符的识别准确率平均能达到90%左右，最好的时候达到过93%。我想这也差不多达到了优化的极限了，毕竟在图片样子不标准，位置更不标准。...加上我使用整个数据集的量不算大，满打满算也就500张图，所以能进行33个字符的识别已经挺不错的了。官网上60000张图的数据集的学习也差不多达到了93%而已。...正确率只有可怜的10%+，让我一度怀疑这个算法的可行性。然而冷静下来想了想是不是因为线条过细导致信息量不够大。于是就像办法加粗线条，最后选择了用高斯模糊来进行边缘处理再二值化。...但是这个识别率也实在是太低了，想了半天又没啥办法，试着调节学习算法中的参数效果也并不理想。最后盯着8的两个圈圈看的时候突然想起来是不是可以通过数圈圈的个数来区分一些数字！...除了算法设计部分，由于是第一次使用PIL，对图片的处理让我蛋疼了好久，比如二值的图像和灰度的图像之间性质的差别问题，图像矩阵中int到bool的转化问题，内存中的图像对象的显示错误问题等等，都特别让人伤脑筋
学了几天机器学习的原理，感觉还是要自己动手写一个像样的程序才行。正好刚研究过deeplearning.net上的那个识别mnist数据库的源码，于是打算利用一下写一个识别验证码的程序。...获得训练集 本来想在网上找点靠谱的识别平台，但是不管要不要钱，效果都不好。所以，，甭想了，先人脑识别500张再说。。。。。。 为了方便以后使用，我就用他的文件名来记录实际的值。...这一点大大降低了识别的难度，因为这样我们就可以将字符进行分割，从而把问题转化为对单个字符的识别。否则用普通的办法就难以下手了。 字符的颜色固定，都是蓝色。...这样我们就可以非常方便的进行二值化处理而不用考虑反色的问题了。 图片的噪声只有一些象征性的点点。。。这对我们来说几乎形同虚设，只要稍微对图片进行处理就能消除影响。...下载了大量的数据之后发现竟然有大量的图片出现重复，于是我猜他的图片并不是动态生成的，而是静态读取的。这么说来就算再不济，我也完全可以把他的图片全部下载，找个验证码平台识别好然后进行hash查找。
文件组成 为了实现训练以及识别的过程，我总共设计了6个文件，作用如下： 文件作用split.py用于将验证码中四个小字符分割出来，并分类保存。...train.py这是开始训练的接口check.py这是利用训练结果进行识别的接口 还有两个文件夹： 文件夹作用recognized/用于保存可作为训练集的图片，图片以内容的实际值命名number/用于保存分离子图后的小图片...，以类似0/ 1/ a/....的文件夹的形式进行分类 运行依赖 这里我使用的是python2.7版，需要以下必要的运行库的支持： theano： 安装： $sudo pip install theano...但其实这里的难点不是代码本身，而是要观察每张图片分隔的界限。由于普通图片查看器的并没有标尺，为了观察的更细致，我用的是GIMP（Ubuntu中的ps）进行观察。...但是在后来的评估中，为了提高识别准确率，又加入了三个特征，即：空白的联通块数、字符的边界像素个数、字符的填充像素个数。事实证明这三个特征极大的提高了验证的准确性。
这样就只保留了字符的骨架，生成的图片十分便于特征值的测量与计算，而且极大消除了噪声的影响。...blur2函数实现的是对图片的模糊化再二值化，为的是将图片变“粗”一点，便于后续的学习(这也是后来偶然发现的提高学习准确性的方法)。注意模糊参数的调节。...count_border和count_fill函数实现的是边界黑点的计数，以及黑点数目的计数。这只是我开脑洞想到的特征，好像也有点用的。...check.py 这个文件封装了调用训练成果进行识别的接口。由于懒得优化之前的代码结构，这里没有实现代码重用而是相当于重新写了一边之前的图片处理的过程。...nRecognized '+str(size)+' pictures , in '+str(cost)+' s\n' else: print recognize(sys.argv[1]) 这里实现了对单个文件的识别以及文件夹下所有文件的批量识别
1、volatile关键字 volatile是一个特征修饰符，提醒编译器它后面所定义的变量随时都有可能改变，因此编译后的程序每次需要存储或读取这个变量的时候，告诉编译器对该变量不做优化，都会直接从变量内存地址中读取数据...2、const关键字 const 是 constant 的缩写，意思是“恒定不变的”，它是定义常变量的关键字。 通常有4种用法。...SMART_SW_A1_1.0 A款产品软件1.0版本 char hardware_version[15]; // 硬件版本 SMART_HW_A1_1.0 A款产品硬件1.0版本...定义union下面的成员变量共享一块内存，每一个成员在任一时刻有且只有一个成员使用此块内存。...后续移植完成实现了fun，即软件中有2个fun函数没有任何错误，编译器自动会识别使用后者。当然也粗暴的#if 0屏蔽对fun的调用，但要确保后续记得放开。
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